赞奇超高清云工作站解决方案实践

自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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主题设计 主题设计是通过分层架构表达对数据的分类和定义，帮助厘清数据资产，明确业务领域和业务对象的关联关系。 单击左侧导航栏“主题设计”并进入主题设计页面。 图1 主题设计1 单击导入，单击下载主题导入模板。 图2 主题设计2 下载模板如下： 表1 下载模板 上级流程 *名称 *编码

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设计中心 方案里的流程图可以修改吗？ 如何移动画布？ 图元被线框框住无法选中怎么办？ 如何复制架构？ 设计阶段的方案还能编辑吗？ 架构设计时有些图元搜索不到。 如何新建部署架构？ 部署架构的删除按钮为什么是置灰的？ 解决方案工作台如何体现项目依赖的其他资源信息？ 设计中心页面为什么没有提交审核按钮？

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设计流程 需求理解 设计思路 设计原则 总体架构

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API设计 项目概况 API设计 接口审核 编辑模式与API规范检查 公共模型 Markdown设计 API调试 脚本能力

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Markdown设计 新建Markdown，可通过以下三种方式完成。 方法一：单击目录树搜索框右侧的，在弹出的下拉框中，选择“新建Markdown”。 方法二：在目录树中选择一个目录，单击右侧图标，在弹出的下拉框中，选择“新建Markdown”。 进入“新建标签页”，在该标签页可

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http类型接口。 设计API 接口文档应针对以下要素进行设计： 接口基本信息 接口路径 请求方式 接口请求参数 接口返回响应 安全方案 接口基本信息 填写接口的基本信息，包括： 名称：接口名称。 摘要：接口的摘要信息。 状态：API生命周期的状态，包括设计中、联调中、测试中、测试完、已发布、将废弃、已废弃。

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设计DAG 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车 如果两辆车都通过相同序列的收费站，

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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标准设计 新建码表 新建数据标准 父主题： 数据架构

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依次新建更多的流程或子流程。一般需要设计L1~L3三层流程。第一层标识为L1层，第二层标识为L2层，第三层标识为L3。 示例如下： 图3 流程设计示例 导出流程 您可以将数据架构中已创建的流程导出到文件中。 在数据架构控制台，单击左侧导航树中的“流程设计”，进入流程设计页面。 单击流程列表上方

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nytime均可学习； 便捷：无需部署、使用便捷，一键进入学习环境学习进度实时跟踪，维护省心； 动态：实训沙箱（系统镜像、软件版本）、课程资源跟随技术发展动态更新； CAD、CAE、EDA、MES等工具链的教育版及课程资源； 职业标准导向的认证体系，职业课程学习、认证，提供能力评价标准。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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AI基因组研究 父主题： 图解 医疗智能体

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用的能力。 HCIA-AI 培养与认证具备使用机器学习、深度学习等算法设计、开发AI产品及解决方案能力的工程师。 通过HCIA-AI认证，将证明您了解人工智能发展历史、昇腾AI体系和全栈全场景AI战略，掌握传统机器学习和深度学习的相关算法；具备利用TensorFlow开发框架和M

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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数据标准设计 数据标准设计方法 针对属性字段设计数据标准，数据标准用于描述业务层面需共同遵守的属性层数据含义和业务规则。其描述了对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为标准被共同遵守。数据标准设计遵从以下原则： 以业务为导向，必须满足各标准各方的迫切需求，并根据业务需求分阶段推进制定工作；

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